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第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络

第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络

第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络

1997年,Wolfgang Maass于Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models一文中提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN),能够展现出更强大的计算特性,会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”[6]。

来自主题: AI技术研报
6417 点击    2025-07-31 10:41
「开源类脑芯片」二代发布!支持反向传播突触学习规则和并行神经元计算

「开源类脑芯片」二代发布!支持反向传播突触学习规则和并行神经元计算

「开源类脑芯片」二代发布!支持反向传播突触学习规则和并行神经元计算

在今年1月《Journal of Supercomputing》上开源的「开源类脑芯片」二代(Polaris 23)完整版本源代码,基于RISC-V架构,支持脉冲神经网络(SNN)和反向传播STDP。该芯片通过并行架构显著提升神经元和突触处理能力,带宽和能效大幅提升,MNIST数据集准确率达91%。

来自主题: AI技术研报
7214 点击    2025-02-21 09:35
ICLR 2024 | 连续学习不怕丢西瓜捡芝麻,神经形态方法保护旧知识

ICLR 2024 | 连续学习不怕丢西瓜捡芝麻,神经形态方法保护旧知识

ICLR 2024 | 连续学习不怕丢西瓜捡芝麻,神经形态方法保护旧知识

以脉冲神经网络(SNN)为代表的脑启发神经形态计算(neuromorphic computing)由于计算上的节能性质在最近几年受到了越来越多的关注 [1]。受启发于人脑中的生物神经元,神经形态计算通过模拟并行的存内计算、基于脉冲信号的事件驱动计算等生物特性,能够在不同于冯诺依曼架构的神经形态芯片上以低功耗实现神经网络计算。

来自主题: AI技术研报
3055 点击    2024-03-19 10:27